การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต Hydrogen Manufacturing (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption (PSA-3)

โครงการสหกิจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิต Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) โดยการใช้แบบจำลองกระบวนการ AVEVA Pro/II และ แบบจำลอง Machine Learning เพื่อจำลองกระบวนการ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง AVEVA Pro/II สามารถทำนายผลลัพธ์ โดยมีความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วง 0–35% มีความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA สูงถึง 12% เกินเกณฑ์ 10% ที่บริษัทยอมรับได้ จึงได้พัฒนาแบบจำลอง Machine Learning โดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมแบบ Random Forest ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองมีความแม่นยำสูง มีค่า Mean Squared Error (MSE) มีค่า 8.48 และ 0.18 สำหรับข้อมูลกระบวนการ และ ข้อมูลห้องปฏิบัติการ และ R-squared มีค่า 0.98 และ 0.88 สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน และพบว่าสามารถทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำกว่าแบบจำลอง AVEVA Pro/II ในทุกๆ ตัวแปร สามารถลดความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA เหลือเพียง 4.75 และ 1.35% สำหรับอัตราการผลิต 180 และ 220 ตันต่อวันตามลำดับ จึงได้นำแบบจำลองมาทำการ Optimization ตัวแปรกระบวนการ พบว่าสามารถให้ข้อแนะนำในการปรับค่าตัวแปรต่างๆ ได้ โดยสามารถเพิ่มผลผลิตไฮโดรเจนได้ 7.8 ตันต่อวัน และสร้างผลกำไรเพิ่มขึ้น 850,966.23 บาทต่อปี

บริษัท ไทยออยล์ จำกัด (มหาชน) (TOP) ประกอบธุรกิจโรงกลั่นน้ำมันที่มีกระบวนการผลิตที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพสูง เพื่อผลิตและจำหน่ายน้ำมันปิโตรเลียมสำเร็จรูปป้อนตลาดในประเทศเป็นส่วนใหญ่ ทั้งยังขยายการลงทุนให้ครอบคลุมการผลิตผลิตภัณฑ์ปิโตรเคมี นํ้ามันหล่อลื่นพื้นฐาน เอทานอล รวมถึงการลงทุนในธุรกิจไฟฟ้า ตลอดจนธุรกิจขนส่งผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียม และปิโตรเคมีทางเรือ ธุรกิจขนส่งผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมสำเร็จรูปทางท่อ และธุรกิจให้คำปรึกษาทางด้านพลังงาน ซึ่งมีโรงกลั่นอยู่ที่อำเภอศรีราชา จังหวัดชลบุรี โครงงานสหกิจนี้เกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกับหน่วยผลิต Hydrogen Manufacturing 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) ซึ่งผลิตไฮโดรเจนบริสุทธิ์สูงสำหรับใช้ในกระบวนการต่าง ๆ เช่น Hydrocrackers, Hydrodesulphuriser และ Hydrotreaters หน่วยผลิตนี้มีบทบาทสำคัญในการแยกก๊าซธรรมชาติเหลือใช้จากกระบวนการก่อนหน้า ซึ่งมีความซับซ้อนสูงและต้องการการควบคุมอุณหภูมิและความดันอย่างแม่นยำเพื่อให้กระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากการขาดเครื่องมือจำลองกระบวนการที่มีประสิทธิภาพส่งผลต่อความสามารถในการผลิตและประสิทธิภาพโดยรวม ทำให้ไม่สามารถส่งไฮโดรเจนให้กระบวนการข้างต้นได้ตามความต้องการ การใช้โปรแกรม AVEVA Pro/II ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการจำลองกระบวนการผลิตในหน่วย HMU-2 และ PSA-3 พบว่ามีข้อผิดพลาดในการจำลองบางกระบวนการ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความแม่นยำในการคาดการณ์พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการผลิตไฮโดรเจน การพัฒนาโมเดล Machine Learning จึงเป็นแนวทางใหม่ที่มีศักยภาพในการเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์พารามิเตอร์กระบวนการต่าง ๆ เช่น อุณหภูมิ ความดัน และอัตราการไหล การนำเทคนิค Machine Learning มาช่วยในการคาดการณ์และปรับปรุงกระบวนการผลิตไฮโดรเจนให้ได้ตามความต้องการของหน่วยผลิตในบริษัทจึงเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและตอบสนองความต้องการที่สูงขึ้นได้อย่างมีประสิทธิผล